System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 装甲车乘员的认知绩效实时评估方法、装置及系统制造方法及图纸_技高网

装甲车乘员的认知绩效实时评估方法、装置及系统制造方法及图纸

技术编号:41128352 阅读:10 留言:0更新日期:2024-04-30 17:56
本申请实施例公开了一种装甲车乘员的认知绩效实时评估方法、装置及系统,方法包括:实时采集装甲车乘员在特定任务场景中的多源信息数据并进行预处理;基于处理后的多源信息数据,构建得到情景意识、脑力负荷和任务绩效三个维度融合的认知绩效指标特征集;针对每一类指标特征,通过已训练的认知绩效实时评估模型进行分类预测得到预测结果;基于DS证据理论对三类指标特征各自的预测结果进行决策级融合,得到乘员认知绩效的最终评估结果。从而利用不同信息源之间的互补性和冗余性,建立基于支持向量机和D‑S证据理论的涵盖特征级和决策级融合的分层融合算法,可有效改善认知的计算流程,显著提高乘员认知绩效检测的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人因工程,涉及但不限定于装甲车乘员的认知绩效实时评估方法、装置及系统


技术介绍

1、近年来,随着信息技术水平和装甲车辆智能水平的提高,战场上能够获取的信息爆炸增长,装甲车乘员在动态操作环境中从事认知需求不断增加的实时动态监控和决策操作任务,对乘员的认知水平及其绩效提出了更高的要求。未来装甲车辆更兼有信息获取、决策操作与执行能力,人-机系统任务分配方式更趋向动态,更加强调人机动态交互及人机融合。乘员的认知状态直接影响其决策和绩效,对于装甲车辆来说,乘员的决策和绩效至关重要。因此解决实时精确的认知状态监测问题,对辅助装甲车辆的人机交互优化设计意义重大。

2、目前在对于操作者认知状态的评估方法中,多为在航空、航天、汽车驾驶等领域中对脑力负荷状态和情景意识水平的其中之一进行评估,缺少对装甲车乘员认知状态的研究。而在军事领域,认知超载对乘员的生理和行为状态有重要影响。先进的装甲车辆乘员实时认知状态测量系统是一项重要而有意义的技术,它可以避免因乘员认知状态恶化而导致的任务失败和灾难性事故。


技术实现思路

1、有鉴于此,本申请实施例提供一种装甲车乘员的认知绩效实时评估方法、装置及系统,可有效改善认知的计算流程,显著提高乘员认知绩效检测的准确性和可靠性,突破了乘员认知状态精准描述、量化计算的瓶颈,提高作战安全性和效率。

2、本申请实施例的技术方案是这样实现的:

3、第一方面,本申请实施例提供一种装甲车乘员的认知绩效实时评估方法,所述方法包括:

4、实时采集装甲车乘员在特定任务场景中的多源信息数据并进行预处理;其中,所述多源信息数据包括乘员的眼动信号、心电信号和任务绩效数据;所述任务绩效数据包括操控反应时间和任务执行正确率;基于处理后的所述多源信息数据,构建得到情景意识、脑力负荷和任务绩效三个维度融合的认知绩效指标特征集;其中,所述认知绩效指标特征集包括心电指标、眼动指标和行为时间指标三类指标特征;针对每一类指标特征,通过已训练的认知绩效实时评估模型进行分类预测得到预测结果;所述认知绩效实时评估模型是基于支持向量机构建的;基于ds证据理论对三类指标特征各自的所述预测结果进行决策级融合,得到乘员认知绩效的最终评估结果。

5、第二方面,本申请实施例提供一种装甲车乘员的认知绩效实时评估装置,包括:

6、数据采集模块,用于实时采集装甲车乘员在特定任务场景中的多源信息数据并进行预处理;其中,所述多源信息数据包括乘员的眼动信号、心电信号和任务绩效数据;所述任务绩效数据包括操控反应时间和任务执行正确率;

7、指标构建模块,用于基于处理后的所述多源信息数据,构建得到情景意识、脑力负荷和任务绩效三个维度融合的认知绩效指标特征集;其中,所述认知绩效指标特征集包括心电指标、眼动指标和行为时间指标三类指标特征;

8、认知水平预测模块,用于针对每一类指标特征,通过已训练的认知绩效实时评估模型进行分类预测得到预测结果;所述认知绩效实时评估模型是基于支持向量机构建的;

9、绩效评估模块,用于基于ds证据理论对三类指标特征各自的所述预测结果进行决策级融合,得到乘员认知绩效的最终评估结果。

10、第三方面,本申请实施例提供一种装甲车乘员的认知绩效实时评估系统,包括:

11、数据输入模块,用于通过udp协议将采集到的装甲车乘员在特定任务场景中的多源信息数据传输到所述数据处理模块中;

12、数据处理模块,用于基于所述多源信息数据,利用第一方面所述的认知绩效实时评估方法对所述装甲车乘员的认知绩效进行评估分类;

13、可视化模块,用于以图形的形式呈现所述多源信息数据及对应的指标特征数据,同时对所述数据处理模块输出的最终评估结果进行可视化;

14、调度模块,用于管理所述数据输入模块、所述数据处理模块和所述可视化模块。

15、第四方面,本申请实施例提供一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述方法中的步骤。

16、第五方面,本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述方法中的步骤。

17、本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括:

18、在本申请实施例中,首先进行装甲车辆打击任务模拟实验并采集多源数据,然后基于处理后的多源信息数据建立情景意识、脑力负荷和任务绩效三个维度融合的认知绩效指标特征集,再针对每一类指标特征,通过已训练的认知绩效实时评估模型进行分类预测得到预测结果;最后基于ds证据理论对三类指标特征各自的所述预测结果进行决策级融合,得到乘员认知绩效的最终评估结果;如此,利用不同信息源之间的互补性和冗余性,建立基于支持向量机和d-s证据理论的涵盖特征级和决策级融合的分层融合算法,形成了基于多源信息融合的乘员认知绩效量化评估方法,可有效改善认知的计算流程,显著提高乘员认知绩效检测的准确性和可靠性,突破了乘员认知状态精准描述、量化计算的瓶颈。

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【技术保护点】

1.一种装甲车乘员的认知绩效实时评估方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集装甲车乘员在特定任务场景中的多源信息数据并进行预处理,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于处理后的所述多源信息数据,构建得到情景意识、脑力负荷和任务绩效三个维度融合的认知绩效指标特征集,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述心电指标包括心率、RR间期标准差、心率变异系数,所述眼动指标包括瞳孔直径标准差、头部左右转动标准差、平均眼睑开度,所述行为时间指标包括歼敌时间和搜索时间。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述认知绩效实时评估模型是通过以下过程训练得到的:

6.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述基于DS证据理论对三类指标特征各自的所述预测结果进行决策级融合,得到乘员认知绩效的最终评估结果,包括:

7.一种装甲车乘员的认知绩效实时评估装置,其特征在于,包括数据采集模块、指标构建模块、认知水平预测模块和绩效评估模块,其中:

8.一种装甲车乘员的认知绩效实时评估系统,其特征在于,包括数据输入模块、数据处理模块、可视化模块和调度模块,其中:

9.一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一项所述方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述方法中的步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种装甲车乘员的认知绩效实时评估方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集装甲车乘员在特定任务场景中的多源信息数据并进行预处理,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于处理后的所述多源信息数据,构建得到情景意识、脑力负荷和任务绩效三个维度融合的认知绩效指标特征集,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述心电指标包括心率、rr间期标准差、心率变异系数,所述眼动指标包括瞳孔直径标准差、头部左右转动标准差、平均眼睑开度,所述行为时间指标包括歼敌时间和搜索时间。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述认知绩效实时评估模型是通过以下过程训练得到的:

6.根据权利要求1至4任...

【专利技术属性】
技术研发人员:金晓萍魏玉宁郭明阳孙厚杰黄青阳解芳
申请(专利权)人:中国农业大学
类型:发明
国别省市:

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